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[AI]如何让语言模型LLMs流式输出:HuggingFace Transformers实现
hong01072: thread = Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs) thread.start() generated_text = "" count = 0 # 流式输出 for new_text in streamer: generated_text += new_text history = build_history(history, query, generated_text, turn_count) count += 1 if count % 8 == 0: os.system("clear") print(build_prompt(history), flush=True) os.system("clear") print(build_prompt(history), flush=True) 这里感觉有点怪,开启一个子线程执行,不阻塞主线程,到for循环遍历时,应该是不能保证子线程已执行完毕返回结果。 是我的理解有误吗? [AI]如何让语言模型LLMs流式输出:HuggingFace Transformers实现zhe_csdn: 使用fastapi的时候,返回的结果看起来不像是流式的 [AI]如何让语言模型LLMs流式输出:HuggingFace Transformers实现m0_62196601: 利用阿里云计算巢AppFlow可以实现实现模型对话流式输出,具体使用参见这篇文档(https://juejin.cn/post/7379431208429944841) [OpenCV+FFMepg]使用FFMepg编码cv::Mat并写入视频
JasonLi30:
感谢感谢,哥你算是救了我了,今天差点就完不成任务了 CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写了第10篇博客,标题看起来非常吸引人!能够亲自动手实现transformer,并且使用numpy来完成,真是令人佩服。您的博客内容一直给读者带来了很多启发和帮助,我非常期待您未来的创作。 对于下一步的创作建议,我建议您可以考虑进一步探索transformer的优化技巧,或者尝试在实现中加入一些实际应用场景的案例分析,这样读者可以更好地理解和运用这些知识。当然,这只是一个谦虚的建议,我相信您一定有更加精彩的想法和计划。期待您的新作! |
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